優化並發性能，Python中的deque和queue可助力

一、deque和Queue簡介

Python中的deque和queue模塊可以用來優化並發性能。deque（雙端隊列）是一個線程安全的可變序列，支持線程安全的對頭和尾添加、刪除元素。queue（隊列）是在多線程編程中非常有用的一種數據結構，它可以幫助我們在多個線程之間安全、可靠地共享信息，在一些需要非同步處理的任務處理中尤為重要。

在Python的標準庫中，有三個步驟來實現隊列。第一步是創建一個隊列；第二步是向隊列中添加元素；第三步是從隊列中獲取元素。對於Python的deque和queue模塊，我們可以使用以下方法來創建隊列：

from collections import deque
queue = deque(maxlen=10)
queue.append(1)
print(queue)  # deque([1], maxlen=10)

import queue
q = queue.Queue()
q.put(1)
print(q.get())  # 1

二、deque的使用方法

deque比列表更高效，因為它支持O(1)時間複雜度的添加和刪除，而列表的時間複雜度則為O(n)。deque可以在兩端添加和刪除元素，具有高效的內存使用，可用於處理大量數據，尤其是需要進行append和popleft運算的情況。

以雙端隊列的基本操作為例，以下是一些常用的deque方法:

from collections import deque
queue = deque(maxlen=10)
queue.append(1) # 右端加入元素
queue.appendleft(2) # 左端加入元素
queue.pop() # 右端刪除一個元素，並返回該元素的值
queue.popleft() # 左端刪除一個元素，並返回該元素的值
queue.clear() # 清空隊列
print(queue)

deque還可以用於在線程安全中，例如多個Python線程可以安全地從隊列的左端添加或刪除元素。這使得deque非常適合於非同步處理任務。

import threading
import time
from collections import deque

queue = deque(maxlen=10)

def consume():
    while True:
        if len(queue) > 0:
            print(queue.popleft())
        time.sleep(1)

def produce():
    counter = 0
    while True:
        if len(queue) < queue.maxlen:
            queue.append(counter)
            counter +=1
        time.sleep(1)

threading.Thread(target=consume).start()
threading.Thread(target=produce).start()

在上面的代碼中，我們使用deque實現了一個簡單的「生產者-消費者」模式程序。通過兩個Python線程，producer和consumer共享同一個queue對象，生產者在隊列中添加元素，消費者從隊列中刪除元素。當生產者生產數量大於設定的隊列最大長度時，它暫停生產並等待消費者繼續消費。

三、queue的使用方法

如果您需要在Python中實現隊列，基於deque的隊列是一種很好的選擇。但是，Python標準庫中已經提供了一個內置的queue模塊，其實現了一個多線程安全的FIFO隊列。在Python多線程應用程序中，queue非常適合用於協調線程和處理任務。多個線程可以同時添加或獲取元素，而不會破壞隊列的結構。

以下是queue模塊的一些示例：

import queue
q = queue.Queue()
q.put(1) # 添加元素到隊列中
q.get() # 從隊列中獲取元素

Queue類還有許多有用的方法，以下是一些常見的方法:

1. 隊列大小: Queue.qsize()

2. 檢查隊列是否為空: queue.empty()

3. 檢查隊列是否已滿: queue.full()

4. 阻塞獲取元素: queue.get()

5. 阻塞添加元素: queue.put()

import threading
import time
import queue

def consume(q):
    while True:
        item = q.get()
        print(item)
        q.task_done()

def produce(q):
    for item in range(100):
        q.put(item)
    q.join()

q = queue.Queue(10)
threads = [threading.Thread(target=consume, args=(q,)) for i in range(3)]
[q.start() for thread in threads]
q.join()

在上面的代碼中，我們使用queue實現了一個簡單的生產者消費者模型。queue提供了一個線程安全的隊列，線程可以在隊列尾部添加項目，或者從隊列頭部獲取項目。可以看到，queue模塊的實現非常簡單，它為我們提供了一個非常方便的進行非同步、線程安全的任務處理。